Discrimination of the Gamma, Weibull and Log-Normal Distributions According to Probability of Correct Selection

Gamma, Weibull ve Log-Normal Dağılımlarının Doğru Seçim Olasılıklarına Göre Ayrıştırılması

Abstract

Gamma, Weibull and Log-Normal distributions are often used distributions for modelling skewed data. In this study, for a given data set the problem of selecting Gamma, Weibull or Log-Normal distributions is focused on for the modelling. Distribution of a given set of data, Gamma, Weibull or Log-Normal distribution has been decided by the probability of correct selection that is calculated by constructing Monte-Carlo simulations and asymptotic results under the null hypothesis.

Özet

Gamma, Weibull ve Log-Normal dağılımları, çarpık verilerin analizi için sık kullanılan dağılımlardır. Bu çalışmada, verilen bir veri setinin, Gamma, Weibull ya da Log-Normal dağılımlardan hangisi ile modelleneceği problemi üzerinde durulmuştur. Verilen bir veri setinin dağılımının Gamma, Weibull ya da Log-Normal dağılımından hangisinden geldiğine, veri setinin dağılımının sırasıyla ilgili dağılımlara göre oluşturulan yokluk hipotezi altında Monte-Carlo simülasyonlan ve asimptotik sonuçlardan hesaplanan doğru seçim olasılıkları ile karar verilmiştir.

Keywords: Doğru seçim olasılığı, Gamma dağılımı, Log-Normal dağılım, Olabilirlik oranı, Weibull dağılımı